Toward dynamic isotopomer analysis in the rat brain <i>in vivo</i>: automatic quantitation of <sup>13</sup>C NMR spectra using LCModel
Notice bibliographique
Résumé
The LCModel method was adapted to analyze localized in vivo (13)C NMR spectra obtained from the rat brain in vivo at 9.4 T. Prior knowledge of chemical-shifts, J-coupling constants and J-evolution was included in the analysis. Up to 50 different isotopomer signals corresponding to 10 metabolites were quantified simultaneously in 400 microl volumes in the rat brain in vivo during infusion of [1,6-(13)C(2)]glucose. The analysis remained accurate even at low signal-to-noise ratio of the order of 3:1. The relative distribution of isotopomers in glutamate, glutamine and aspartate determined in vivo in 22 min was in excellent agreement with that measured in brain extracts. Quantitation of time series of (13)C spectra yielded time courses of total (13)C label incorporation into up to 16 carbon positions, as well as time courses of individual isotopomer signals, with a temporal resolution as low as 5 min (dynamic isotopomer analysis). The possibility of measuring in vivo a wealth of information that was hitherto accessible only in extracts is likely to expand the scope of metabolic studies in the intact brain.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».